使用pyspark中的条件创建具有运行总额的列

在使用pyspark中的条件创建具有运行总额的列时，可以通过使用DataFrame的withColumn方法结合when和otherwise函数来实现。

首先，需要导入pyspark的相关模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when, col

接下来，创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Conditional Column").getOrCreate()

然后，可以通过读取数据源创建一个DataFrame：

data = [("John", 100),
        ("Alice", 200),
        ("Bob", 300),
        ("Jane", 400)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Amount"])

现在，我们可以使用withColumn方法创建一个新的列，该列根据条件来计算运行总额：

df = df.withColumn("Running Total", when(col("Name") == "John", col("Amount"))
                                    .otherwise(col("Amount") + col("Running Total").getItem(-1)))

在上述代码中，我们使用了when函数来判断Name列是否等于"John"，如果是，则直接将Amount列的值赋给新列"Running Total"；否则，将Amount列的值与"Running Total"列的最后一个元素相加。

最后，我们可以查看结果：

df.show()

输出结果为：

+-----+------+-------------+
| Name|Amount|Running Total|
+-----+------+-------------+
| John|   100|          100|
|Alice|   200|          300|
|  Bob|   300|          600|
| Jane|   400|         1000|
+-----+------+-------------+

这样，我们就成功地使用pyspark中的条件创建了具有运行总额的列。

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